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Enregistrement W2940751713 · doi:10.1093/petrology/egz018

Program “RCLC”: Garnet–Orthopyroxene Thermobarometry Corrected for Late Fe–Mg Exchange

2019· article· en· W2940751713 sur OpenAlexaffabout
David R.M. Pattison, Thomas Chacko, James Farquhar, Chris McFarlane, J Widney

Notice bibliographique

RevueJournal of Petrology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A web-based version of program “RCLC”, the software used in the above paper, is now available at the following links: https://rclc.facsci.ualberta.ca/ https://www.ucalgary.ca/pattison/rclc RCLC, which is short for ‘recalculation’, is a program that calculates pressure–temperature (P–T) conditions of garnet–orthopyroxene–plagioclase–quartz±cordierite±biotite (Grt–Opx–Pl–Qtz±Crd±Bt) mineral assemblages. It is based on Al-solubility in Opx in equilibrium with Grt, corrected for late Fe–Mg exchange. The rationale and calculation method for the program are described in Chacko et al. (1996) and in Pattison et al. (2003). Figure 1 (figure 3 from Pattison et al. (2003)) shows graphically how RCLC works. The program described in Pattison et al. (2003) was written in BASIC and compiled on a PC. However, because the BASIC language is no longer compatible with newer versions of the Windows operating system, the RCLC program was converted into a Web-based application in which the underlying computer code is written in the PYTHON programming language. RCLC was originally written by Tom Chacko and James Farquhar in 1996 and subsequently modified by Chris McFarlane, David Pattison and Tom Chacko between 1997 and 2002. The Web-based version of RCLC was developed by Justin Widney of the University of Alberta in 2018 as part of an undergraduate summer internship under the supervision of Tom Chacko.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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